现在，对于那些手头很紧又要买 GPU 的人来说，选择更少了。AWS 的 GPU 实例很贵而且现在也慢，不再是一个好的选择，如果你的预算很少的话。我不推荐 GTX 970，因为速度慢还死贵，即使在 eBay 上入二手（150 刀），而且还有存储及显卡启动问题。相反，多弄点钱买一个 GTX 1060，速度会快得多，存储也更大，还没有这方面的问题。如果你只是买不起 GTX 1060，我推荐 4GB RAM 的 GTX 1050 Ti。4GB 会有限，但是你可以玩转深度学习了，如果你调一下模型，就能获得良好的性能。GTX 1050 适合绝大多数 kaggle 竞赛，尽管可能会在一些比赛中限制你的竞争力。

亚马逊网络服务（AWS）中的 GPU 实例

在这篇博文的前一个版本中，我推荐了 AWS GPU 的现货实例，但现在我不会再推荐它了。目前 AWS 上的 GPU 相当慢（一个 GTX 1080 的速度是 AWS GPU 的 4 倍）并且其价格在过去的几个月里急剧上升。现在看起来购买自己的 GPU 又似乎更为明智了。

总结

运用这篇文章里的所有信息，你应该能通过平衡内存大小的需要、带宽速度 GB/s 以及 GPU 的价格来找到合适的 GPU 了，这些推理在未来许多年中都会是可靠的。但是，现在我所推荐的是 GTX 1080 Ti 或 GTX 1070，只要价格可以接受就行；如果你刚开始涉足深度学习或者手头紧，那么 GTX 1060 或许适合你。如果你的钱不多，就买 GTX 1050 Ti 吧；如果你是一位计算机视觉研究人员，或许该入手 Titan X Pascal（或者就用现有的 GTX Titan Xs）。

总结性建议

总的说来最好的 GPU：Titan X Pascal 以及 GTX 1080 Ti

有成本效益但价格高的：GTX 1080 Ti, GTX 1070

有成本效益而且便宜：GTX 1060

用来处理大于 250G 数据集：常规 GTX Titan X 或者 Titan X Pascal

我钱不多：GTX 1060

我几乎没钱：GTX 1050 Ti

我参加 Kaggle 比赛： 用于任何常规比赛，GTX 1060 , 如果是深度学习比赛，GTX 1080Ti

我是一名有竞争力的计算机视觉研究人员： Titan X Pascal 或常规 GTX Titan X

我是一名研究人员：GTX 1080 Ti. 有些情况下，比如自然语言处理任务，GTX 1070 或许是可靠的选择——看一下你当前模型的存储要求。

想建立一个 GPU 集群：这真的很复杂，你可以从这里得到一些思路：https://timdettmers.wordpress.com/2014/09/21/how-to-build-and-use-a-multi-gpu-system-for-deep-learning/

我刚开始进行深度学习，并且我是认真的：开始用 GTX 1060。根据你下一步的情况（创业？Kaggle 比赛？研究还是应用深度学习）卖掉你的 GTX 1060 然后买更适合使用目的的。

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